Maternal Depression in the United States: Nationally Representative Rates and Risks
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the public health burden of major depressive disorder (MDD) among mothers: its prevalence and sociodemographic patterns; associated functioning, comorbidities, and adversities; and racial/ethnic disparities. METHODS: This was a cross-sectional analysis of 8916 mothers in the National Epidemiologic Survey of Alcohol and Related Conditions, a nationally representative survey of the civilian U.S. population in 2001?2002. Past-year MDD was assessed with a structured interview protocol. RESULTS: Ten percent of mothers experienced depression in the past year. White and Native American women, those with low education or income, and those not married had high rates of depression. Depression was not strongly patterned by number of or age of children. Depressed mothers experienced more adversities (poverty, separation or divorce, unemployment, financial difficulties) and had worse functioning. Half of depressed mothers received services for their depression. Black and Hispanic depressed mothers were more likely to experience multiple adversities and less likely to receive services than white depressed mothers. CONCLUSIONS: Maternal depression is a major public health problem in the United States, with an estimated 1 in 10 children experiencing a depressed mother in any given year. Professionals who work with mothers and children should be aware of its prevalence and its detrimental effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».